课程主页: https://www.coursera.org/learn/generative-deep-learning-with-tensorflow
在当今的人工智能时代，生成式模型逐渐成为了一个重要的研究领域。最近我在Coursera上参加了一门课程，名为《生成式深度学习（使用TensorFlow）》。这门课程不仅有趣，而且实用，让我对深度学习的多种应用有了更深入的理解。
这门课程的结构非常清晰，整个课程分为四周，每一周都有一个重点主题。接下来我将逐周介绍这门课程的内容。
- 第一周：风格迁移
在这一周，你将学习如何提取图像的内容（例如，一只天鹅）和绘画的风格（例如，立体主义或印象派），然后将内容和风格结合为一幅新的图像。这是一种称为神经风格迁移的技术，你将学习如何使用迁移学习提取这些特征。
- 第二周：自编码器
这一周，你将获得自编码器的概述，并学习如何使用TensorFlow构建它们。你将以熟悉的MNIST数据集构建一个简单的自编码器，然后深入研究Fashion MNIST数据集上的更复杂的深度和卷积架构。你会看到DNN和CNN自编码器模型的结果差异，并找到去噪图像的方法，最后构建一个CNN自编码器以从噪声图像中输出清晰的图像！
- 第三周：变分自编码器
这一周你将探索变分自编码器（VAEs）以生成全新的数据。在本周的作业中，你将生成动漫头像并与参考图像进行比较。
- 第四周：生成对抗网络（GANs）
最后一周，你将学习GANs。你将了解它们的基本原理，谁发明了它们，它们的架构，以及它们与VAEs的不同之处。你将了解生成器和判别器的功能，以及训练阶段的概念。最后，你将构建自己的GAN，生成面孔，这真是太酷了！
总的来说，这门课程将理论与实践结合得非常好，无论你是刚入门的初学者，还是有一定基础的学习者，这门课程都能让你获得丰富的知识和实用的技能。我强烈推荐这门《生成式深度学习（使用TensorFlow）》课程给任何对深度学习感兴趣的人！
课程主页: https://www.coursera.org/learn/generative-deep-learning-with-tensorflow